Fugu-MT 論文翻訳(概要): A resource-efficient method for repeated HPO and NAS problems

論文の概要: A resource-efficient method for repeated HPO and NAS problems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.16111v1
Date: Tue, 30 Mar 2021 06:58:18 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-03-31 15:12:59.229357
Title: A resource-efficient method for repeated HPO and NAS problems
Title（参考訳）: 繰り返しHPOおよびNAS問題の資源効率向上手法
Authors: Giovanni Zappella, David Salinas, C\'edric Archambeau
Abstract要約: 従来のHNAS問題で得られた情報を、計算資源の節約を目的として活用できるSuccessive Halvingの拡張を提案する。私たちのソリューションは、精度を維持しつつコストを大幅に削減でき、負の転送に堅牢です。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.392802145333904
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this work we consider the problem of repeated hyperparameter and neural architecture search (HNAS). We propose an extension of Successive Halving that is able to leverage information gained in previous HNAS problems with the goal of saving computational resources. We empirically demonstrate that our solution is able to drastically decrease costs while maintaining accuracy and being robust to negative transfer. Our method is significantly simpler than competing transfer learning approaches, setting a new baseline for transfer learning in HNAS.
Abstract（参考訳）: 本研究では,過パラメータとニューラルアーキテクチャ探索(HNAS)の繰り返し問題を考察する。本稿では,従来のHNAS問題から得られる情報を,計算資源の節約を目的とした逐次的Halvingの拡張を提案する。提案手法は, 精度を保ちながらコストを大幅に削減し, 負の移動に対して堅牢であることを示す。提案手法は,HNASにおけるトランスファー学習の新たなベースラインを設定することで,競合するトランスファー学習手法よりもはるかに単純である。

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